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ml-pipeline-workflow

sickn33/antigravity-awesome-skills

データの準備からモデルのトレーニング、検証、実稼働環境のデプロイまで、エンドツーエンドの MLOps パイプラインを構築します。 ML パイプラインの作成、MLOps プラクティスの実装、またはモデルのトレーニングとデプロイのワークフローを自動化するときに使用します。

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インストール

$npx skills add https://github.com/sickn33/antigravity-awesome-skills --skill ml-pipeline-workflow

SKILL.md

Complete end-to-end MLOps pipeline orchestration from data preparation through model deployment.

This skill provides comprehensive guidance for building production ML pipelines that handle the full lifecycle: data ingestion → preparation → training → validation → deployment → monitoring.

データの準備からモデルのトレーニング、検証、実稼働環境のデプロイまで、エンドツーエンドの MLOps パイプラインを構築します。 ML パイプラインの作成、MLOps プラクティスの実装、またはモデルのトレーニングとデプロイのワークフローを自動化するときに使用します。 ソース: sickn33/antigravity-awesome-skills。

ターミナルまたはコマンドラインツール(Terminal、iTerm、Windows Terminal など)を開きます このコマンドをコピーして実行します: npx skills add https://github.com/sickn33/antigravity-awesome-skills --skill ml-pipeline-workflow インストール後、スキルは自動的に AI コーディング環境に設定され、Claude Code や Cursor で使用できるようになります

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引用可能な情報

AI/検索での引用用の安定したフィールドとコマンド。

インストールコマンド
npx skills add https://github.com/sickn33/antigravity-awesome-skills --skill ml-pipeline-workflow
カテゴリ
>_生産性
認証済み
初回登録
2026-02-01
更新日
2026-02-18

クイックアンサー

ml-pipeline-workflow とは?

データの準備からモデルのトレーニング、検証、実稼働環境のデプロイまで、エンドツーエンドの MLOps パイプラインを構築します。 ML パイプラインの作成、MLOps プラクティスの実装、またはモデルのトレーニングとデプロイのワークフローを自動化するときに使用します。 ソース: sickn33/antigravity-awesome-skills。

ml-pipeline-workflow のインストール方法は?

ターミナルまたはコマンドラインツール(Terminal、iTerm、Windows Terminal など)を開きます このコマンドをコピーして実行します: npx skills add https://github.com/sickn33/antigravity-awesome-skills --skill ml-pipeline-workflow インストール後、スキルは自動的に AI コーディング環境に設定され、Claude Code や Cursor で使用できるようになります

ソースリポジトリはどこですか?

https://github.com/sickn33/antigravity-awesome-skills